deconvlucy
Lucy-Richardson 방법을 사용하여 영상 디블러 처리
구문
설명
예제
흐릿함(blur) 또는 잡음이 없는 원래 그대로의 영상을 읽어 들여 표시합니다. 이 예제에서는 왼쪽 위 (x,y) 좌표를 (2,50)으로 하여 256×256 크기로 영상을 선택적으로 자릅니다.
I = imread("board.tif"); I = imcrop(I,[2 50 255 255]); imshow(I) title("Original Image")
표준편차가 5이고 필터 크기 5×5인 가우스 블러를 나타내는 PSF를 생성합니다.
PSF = fspecial("gaussian",5,5);영상에서 블러를 시뮬레이션합니다.
blurred = imfilter(I,PSF,"symmetric","conv");
시뮬레이션된 평균 0의 가우스 잡음을 추가합니다.
V = 0.002; blurred_noisy = imnoise(blurred,"gaussian",0,V); imshow(blurred_noisy) title("Blurred and Noisy Image")
deconvlucy를 사용하여 잡음 있는 흐릿한 영상을 복원합니다. 블러 생성에 사용할 PSF를 지정하고 반복 횟수를 5로 줄입니다.
luc1 = deconvlucy(blurred_noisy,PSF,5);
imshow(luc1)
title("Restored Image")
샘플 영상을 만들고 흐리게 처리합니다.
I = checkerboard(8); PSF = fspecial('gaussian',7,10); V = .0001; BlurredNoisy = imnoise(imfilter(I,PSF),'gaussian',0,V);
가중치 배열을 만들고 몇 가지 선택적 파라미터를 사용하여 deconvlucy를 호출합니다.
WT = zeros(size(I)); WT(5:end-4,5:end-4) = 1; J1 = deconvlucy(BlurredNoisy,PSF); J2 = deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,20,sqrt(V)); J3 = deconvlucy(BlurredNoisy,PSF,20,sqrt(V),WT);
결과를 표시합니다.
subplot(221);imshow(BlurredNoisy); title('A = Blurred and Noisy'); subplot(222);imshow(J1); title('deconvlucy(A,PSF)'); subplot(223);imshow(J2); title('deconvlucy(A,PSF,NI,DP)'); subplot(224);imshow(J3); title('deconvlucy(A,PSF,NI,DP,WT)');
입력 인수
출력 인수
팁
deconvlucy를 사용하여, 이전 디컨벌루션이 중지된 지점부터 시작하는 디컨벌루션을 수행할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 입력 영상I를 셀형 배열{I}로 전달하십시오. 이렇게 하면deconvlucy함수는 출력 영상J를 셀형 배열로 반환하며, 이 셀형 배열은 다음번deconvlucy호출에 입력 배열로 전달할 수 있습니다. 출력 셀형 배열J는 다음과 같은 4개의 요소를 포함합니다.J{1}은 원본 영상I를 포함합니다.J{2}는 마지막 반복의 결과를 포함합니다.J{3}은 마지막에서 두 번째 반복의 결과를 포함합니다.J{4}는 반복 알고리즘에 의해 생성되는 배열입니다.출력 영상
J에는 알고리즘에서 사용되는 이산 푸리에 변환으로 인해 발생하는 링잉 현상이 존재할 수 있습니다. 링잉 현상을 줄이려면deconvlucy를 호출하기 전에I = edgetaper(I,psf)를 사용하십시오.deconvlucy는 정규화 없이 PSF를double형으로 변환합니다.deconvlucy는 입력 영상의 범위를 벗어나는 값을 출력 영상에 반환할 수 있습니다.
참고 문헌
[1] D. S. C. Biggs and M. Andrews, Acceleration of iterative image restoration algorithms, Applied Optics, Vol. 36, No. 8, 1997.
[2] R. J. Hanisch, R. L. White, and R. L. Gilliland, Deconvolutions of Hubble Space Telescope Images and Spectra, Deconvolution of Images and Spectra, Ed. P.A. Jansson, 2nd ed., Academic Press, CA, 1997.
